数学建模方法
数学建模的主要建模方法

数学建模的主要建模方法数学建模是指运用数学方法和技巧对复杂的实际问题进行抽象、建模、分析和求解的过程。
它是解决实际问题的一个重要工具,在科学研究、工程技术和决策管理等领域都有广泛的应用。
数学建模的主要建模方法包括数理统计法、最优化方法、方程模型法、概率论方法、图论方法等。
下面将分别介绍这些主要建模方法。
1.数理统计法:数理统计法是基于现有的数据进行概率分布的估计和参数的推断,以及对未知数据的预测。
它适用于对大量数据进行分析和归纳,提取有用的信息。
数理统计法可以通过描述统计和推断统计两种方式实现。
描述统计主要是对数据进行可视化和总结,如通过绘制直方图、散点图等图形来展示数据的分布特征;推断统计则采用统计模型对数据进行拟合,进行参数估计和假设检验等。
2.最优化方法:最优化方法是研究如何在给定的约束条件下找到一个最优解或近似最优解的方法。
它可以用来寻找最大值、最小值、使一些目标函数最优等问题。
最优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等方法。
这些方法可以通过建立数学模型来描述问题,并通过优化算法进行求解。
3.方程模型法:方程模型法是通过建立数学方程或函数来描述问题,并利用方程求解的方法进行求解。
这种方法适用于可以用一些基本的方程来描述的问题。
方程模型法可以采用微分方程、代数方程、差分方程等不同类型的方程进行建模。
通过求解这些方程,可以得到问题的解析解或数值解。
4.概率论方法:概率论方法是通过概率模型来描述和分析不确定性问题。
它可以用来处理随机变量、随机过程和随机事件等问题。
概率论方法主要包括概率分布、随机变量、概率计算、条件概率和贝叶斯推理等内容。
利用概率论的方法,可以对问题进行建模和分析,从而得到相应的结论和决策。
5.图论方法:图论方法是研究图结构的数学理论和应用方法。
它通过把问题抽象成图,利用图的性质和算法来分析和求解问题。
图论方法主要包括图的遍历、最短路径、最小生成树、网络流等内容。
数学建模各类方法归纳总结

数学建模各类方法归纳总结数学建模是一门应用数学领域的重要学科,它旨在通过数学模型对现实世界中的问题进行分析和解决。
随着科技的不断发展和应用需求的增加,数学建模的方法也日趋多样化和丰富化。
本文将对数学建模的各类方法进行归纳总结,以期帮助读者更好地了解和应用数学建模。
一、经典方法1. 贝叶斯统计模型贝叶斯统计模型是一种基于概率和统计的建模方法。
它通过利用先验知识和已知数据来确定未知数据的后验概率分布,从而进行推理和预测。
贝叶斯统计模型在金融、医药、环境等领域具有广泛应用。
2. 数理统计模型数理统计模型是基于概率统计理论和方法的建模方法。
它通过收集和分析样本数据,构建统计模型,并通过参数估计和假设检验等方法对数据进行推断和预测。
数理统计模型在市场预测、风险评估等领域有着重要的应用。
3. 线性规划模型线性规划模型是一种优化建模方法,它通过线性目标函数和线性约束条件来描述和解决问题。
线性规划模型在供应链管理、运输优化等领域被广泛应用,能够有效地提高资源利用效率和降低成本。
4. 非线性规划模型非线性规划模型是一种对目标函数或约束条件存在非线性关系的问题进行建模和求解的方法。
非线性规划模型在经济学、物理学等领域有着广泛的应用,它能够刻画更为复杂的现实问题。
二、进阶方法1. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元系统进行信息处理的模型。
它通过构建多层神经元之间的连接关系,利用反向传播算法进行训练和学习,实现对复杂数据的建模和预测。
神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 遗传算法模型遗传算法模型是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法。
它通过模拟遗传、交叉和突变等过程,逐步搜索和优化问题的最优解。
遗传算法模型在组合优化、机器学习等领域具有广泛的应用。
3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机模拟和概率统计的建模方法。
它通过生成大量的随机样本,通过对样本进行抽样和分析,模拟系统的运行和行为,从而对问题进行求解和评估。
数学建模方法大汇总

数学建模方法大汇总数学建模是数学与实际问题相结合,通过建立数学模型来解决实际问题的一种方法。
在数学建模中,常用的方法有很多种,下面将对常见的数学建模方法进行大汇总。
1.描述性统计法:通过总结、归纳和分析数据来描述现象和问题,常用的统计学方法有平均值、标准差、频率分布等。
2.数据拟合法:通过寻找最佳拟合曲线或函数来描述和预测数据的规律,常用的方法有最小二乘法、非线性优化等。
3.数理统计法:通过样本数据对总体参数进行估计和推断,常用的方法有参数估计、假设检验、方差分析等。
4.线性规划法:建立线性模型,通过线性规划方法求解最优解,常用的方法有单纯形法、对偶理论等。
5.整数规划法:在线性规划的基础上考虑决策变量为整数或约束条件为整数的情况,常用的方法有分支定界法、割平面法等。
6.动态规划法:通过递推关系和最优子结构性质建立动态规划模型,通过计算子问题的最优解来求解原问题的最优解,常用的方法有最短路径算法、最优二叉查找树等。
7.图论方法:通过图的模型来描述和求解问题,常用的方法有最小生成树、最短路径、网络流等。
8.模糊数学法:通过模糊集合和隶属函数来描述问题,常用的方法有模糊综合评价、模糊决策等。
9.随机过程法:通过概率论和随机过程来描述和求解问题,常用的方法有马尔可夫过程、排队论等。
10.模拟仿真法:通过构建系统的数学模型,并使用计算机进行模拟和仿真来分析问题,常用的方法有蒙特卡洛方法、事件驱动仿真等。
11.统计回归分析法:通过建立自变量与因变量之间的关系来分析问题,常用的方法有线性回归、非线性回归等。
12.优化方法:通过求解函数的最大值或最小值来求解问题,常用的方法有迭代法、梯度下降法、遗传算法等。
13.系统动力学方法:通过建立动力学模型来分析系统的演化过程,常用的方法有积分方程、差分方程等。
14.图像处理方法:通过数学模型和算法来处理和分析图像,常用的方法有小波变换、边缘检测等。
15.知识图谱方法:通过构建知识图谱来描述和分析知识之间的关系,常用的方法有图论、语义分析等。
数学建模有哪些方法

数学建模有哪些方法
数学建模是指将实际问题用数学的方法进行描述和分析的过程。
常见的数学建模方法有以下几种:
1. 形式化建模:将实际问题抽象成数学模型,通过符号和公式的形式进行描述和求解。
2. 统计建模:利用统计学的方法对数据进行收集、整理和分析,从中提取规律和模式,对未知的情况进行预测和决策。
3. 数值模拟:利用计算机和数值方法对问题进行模拟和求解,通过近似计算得到结果。
4. 最优化建模:通过建立优化模型,寻找使目标函数达到最大或最小值的最优解。
5. 离散建模:将连续的问题离散化,转化为离散的数学模型进行分析和求解。
6. 动态建模:对问题进行时间序列的分析和建模,预测未来的变化和趋势。
7. 图论建模:将问题抽象成图的形式,利用图的相关理论和算法进行分析和求解。
8. 概率建模:利用概率论的方法对问题进行建模和分析,从中推断出一些未知的情况。
以上是一些常见的数学建模方法,具体的方法选择要根据实际问题的特点和要求进行判断和决策。
常见数学建模模型

常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法,它通过建立线性函数和约束条件,寻找最优解。
线性规划可以应用于各种实际问题,如生产调度、资源分配、运输问题等。
通过确定决策变量、目标函数和约束条件,可以建立数学模型,并利用线性规划算法求解最优解。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求决策变量为整数。
整数规划模型常用于一些离散决策问题,如旅行商问题、装箱问题等。
通过引入整数变量和相应的约束条件,可以将问题转化为整数规划模型,并利用整数规划算法求解最优解。
三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。
通过建立非线性函数和约束条件,可以将问题转化为非线性规划模型,并利用非线性规划算法求解最优解。
四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。
动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题,如背包问题、最短路径问题等。
通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件,可以建立动态规划模型,并利用动态规划算法求解最优解。
五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论,可以用于描述和优化各种排队系统,如交通流、生产线、客户服务等。
排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素,并通过概率和统计方法分析系统性能,如平均等待时间、系统利用率等。
六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论,可以用于描述和优化各种实际问题,如网络优化、路径规划、社交网络等。
图论模型通过定义节点、边和权重,以及相应的约束条件,可以建立图论模型,并利用图算法求解最优解。
七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法,常用于风险评估、金融建模等领域。
随机模型通过引入随机变量和概率分布,描述不确定性因素,并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。
八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法,常用于模糊推理、模糊控制等领域。
常用数学建模方法

数学建模常用方法以及常见题型核心提示:数学建模方法一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型 1.比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2.代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。
3. 逻辑方法--是数学理论研的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用。
4.常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式。
5.偏微分方程--解决因变量与两个以上自数学建模方法一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型1.比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2.代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。
3. 逻辑方法--是数学理论研的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用。
4.常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式。
5.偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。
二、数据分析法从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型1.回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)I=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法。
2.时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法。
3.回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)I=1,2,…,n,确定函数的表达式,于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法。
4.时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法。
三、仿真和其他方法1.计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验。
①离散系统仿真--有一组状态变量。
②连续系统仿真--有解析达式或系统结构图。
2.因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构。
数学建模方法与应用

数学建模方法与应用数学建模是一种将现实问题转化为数学模型、通过数学方法进行求解与分析的过程。
它是数学与实际问题相结合的一种高级应用领域,涉及数学、计算机科学、物理学、经济学等多个学科的知识。
本文将介绍数学建模的基本方法和一些常见的应用领域。
一、数学建模的方法1.问题描述与分析:在进行数学建模前,首先需要对实际问题进行准确的描述和分析。
这包括确定问题的目标、特征和约束条件,并明确问题的可行性和难度。
2.建立数学模型:将实际问题转化为数学问题,并建立相应的数学模型。
常见的数学模型包括线性模型、非线性模型、优化模型等。
根据实际问题的特点选择合适的模型进行建立。
3.模型求解:使用数学方法对建立的数学模型进行求解。
常见的求解方法包括解析解法、数值解法、优化算法等。
根据问题的要求和模型的特点选择合适的求解方法。
4.模型评价与验证:对求解结果进行评价和验证,判断模型对实际问题的适应性和准确性。
通过与实际数据的比较,对模型进行修正和改进,提高模型的可靠性和实用性。
二、数学建模的应用领域1.物理学与工程学:数学建模在物理学和工程学中的应用非常广泛。
例如,在物理学中,可以利用数学模型研究天体运动、电磁场分布等问题。
在工程学中,可以使用数学模型分析材料的力学性能、流体的流动规律等。
2.经济学与金融学:数学建模在经济学和金融学中有着重要的作用。
例如,可以使用数学模型分析经济增长、市场供求关系等经济问题。
在金融学中,可以利用数学模型研究股票价格预测、风险管理等问题。
3.生物学与医学:数学建模在生物学和医学领域中的应用也越来越多。
例如,在生物学研究中,可以使用数学模型探究生物体内的化学反应、生物发育等过程。
在医学领域中,可以利用数学模型帮助诊断疾病、预测病情等。
4.社会学与心理学:数学建模在社会学和心理学中的应用正在不断扩大。
例如,在社会学研究中,可以使用数学模型分析人口变动、社会网络等问题。
在心理学领域中,可以利用数学模型研究认知过程、心理评估等。
数学建模常用方法

数学建模常用方法数学建模是利用数学工具和方法来研究实际问题,并找到解决问题的最佳方法。
常用的数学建模方法包括线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划、图论、最优化理论等。
1. 线性规划(Linear Programming, LP): 线性规划是一种在一定约束条件下寻找一组线性目标函数的最佳解的方法。
常见的线性规划问题包括生产调度问题、资源分配问题等。
2. 非线性规划(Nonlinear Programming, NLP): 非线性规划是指当目标函数或约束条件存在非线性关系时的最优化问题。
非线性规划方法包括梯度方法、牛顿法、拟牛顿法等。
3. 动态规划(Dynamic Programming, DP): 动态规划方法是一种通过将复杂的问题分解成多个子问题来求解最优解的方法。
动态规划广泛应用于计划调度、资源配置、路径优化等领域。
4. 整数规划(Integer Programming, IP): 整数规划是一种在线性规划的基础上,将变量限制为整数的最优化方法。
整数规划常用于离散变量的问题,如设备配置、路径优化等。
5. 图论(Graph Theory): 图论方法研究图结构和图运算的数学理论,常用于解决网络优化、路径规划等问题。
常见的图论方法包括最短路径算法、最小生成树算法等。
6. 最优化理论(Optimization Theory): 最优化理论是研究寻找最优解的数学方法和理论,包括凸优化、非凸优化、多目标优化等。
最优化理论在优化问题建模中起到了重要的作用。
7. 离散数学方法(Discrete Mathematics): 离散数学方法包括组合数学、图论、概率论等,常用于解决离散变量或离散状态的问题。
离散数学方法在计算机科学、工程管理等领域应用广泛。
8. 概率统计方法(Probability and Statistics): 概率统计方法通过对已有数据进行分析和建模,提供了一种推断和预测的数学方法。
概率统计方法在决策分析、风险评估等领域起到了重要的作用。
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0
f(h)
(3) 崖高的估算
假如你站在崖顶且身上带着一只具有跑表功 能的计算器,你也许会出于好奇心想用扔下 一块石头听回声的方法来估计山崖的高度, 假定你能准确地测定时间,你又怎样来推算 山崖的高度呢,请你分析一下这一问题。
1.数学建模概论
(1).数学模型与数学建模
数学模型(Mathematical Model)
是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题 本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或 能解释某些客 观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一 现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。
数学建模(Mathematical Modeling)
4.模型求解。
应当借助 计算机 求出数值 解。
5.模型的分析与检验。
(3). 数学模型的分类
分类标准
对某个实际问题 了解的深入程度 模型中变量的特 征 建模中所用的数 学方法
具体类别
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型 连续型模型、离散型模型或确定性 模型、随机型模型等 初等模型、微分方程模型、差分方 程模型、优化模型等
研究课题的实际 人口模型、生 态系统模型 、交通 范畴 流模型、经 济模型、 基因模型等
(4). 数学建模与能力的培养
近几年,我校 ①数学建模实践的 每一步中都 蕴含着能力上的 锻炼,在 学生在全国大学生 调查研究阶段,需 要用到观察能力、分析能力和数据处理 数学建模竞赛中取 能力等。在提出假设 时,又需要用到 想象力和归纳 简化 开设数学建模课的主要目的为了提高学 得了非常出色的成 能力。 生的综合素质,增强 应用数学知识 解决实际问 绩,夺得国家二等 题的本领。 ②在真正开始自己的研究之前,还应当尽可能先了解一下 奖4项、省一等奖 前人或别人的工作,使自己的工 作成为别人研究工作 的 16项、省二、三等 继续而不是别人工作的重复,你可以把某些已知的研究结 奖多项。 果用作你的假设,去探索新的奥秘。因此我们还应当学会
T
dA 1 2 dt r wT 椭圆面积 ab 0 dt 2 2ab 2 由此得出 r w 常数 T
我们还需算出行星的加速度,为此需要建立 两种 不同的坐标架。第一个是固定的,以太阳为坐标原点, 沿长轴方向的单位向量记 为i,沿短轴方向的单位向量记 为j,于是: r r cos i r sin j 进而有 加速度
在尽可能短的时间 内查到并学会我想应用的知识的本领。 ③还需要你多少要有点 创新的能力。这种能力不是生来就 有的,建模实践就为你提供了一个培养创新能力的机会。
(5). 一些简单实例
•例1 某人平时下班总是按预定时间到达某处, 然后他妻子开车接他回家。有一天,他比平时提早 了三十分钟到达该处,于是此人就沿着妻子来接他 的方向步行回去并在途中遇到了妻子,这一天,他 显然是由于节省了从相遇点到 换一种想法,问题就迎刃而 比平时提前了十分钟到家,问此人共步行了多长时 会合点,又从会合点返回相遇点这一 解了。假如他的妻子遇到他后仍 段路的缘故,故由相遇点到会合点需 载着他开往会合地点,那么这一 间? 开5分钟。而此人提前了三十分钟到 似乎条件不够哦 。。 天他就不会提前回家了。提前的 达会合点,故相遇时他已步行了二十 请思考一下,本题解答中隐含了哪些假设 ? 十分钟时间从何而来? 五分钟。
例2 某人第一天由 A地去B地,第二天由 B地沿原路返回 A 地。问:在什么条件下, 可以保证途中至少存在一地,此人在两天 中的同一时间到达该地。
分析 本题多少 有点象 数学中 解的存在 性条件 及证明,当 然 ,这里的情况要简单得多。 假如我们换一种想法,把第二天的返回改变成另一人在同 一天由B去A,问题就化为在什么条件下,两人至少在途中 相遇一次,这样结论就很容易得出了:只要任何一人的到 达时间晚于另一人的出发时间,两人必会在途中相遇。
因此得出
a ( r rw )e r
2
j , eθ sin i cos j 由于2 r w r w 0
再将椭圆方程 两边微分两次,得 将前面得到的结果
2
p r (1 e cos )
( r rw )
2
p r
1 r
3
(r w) 0
2.初等模型
(1). 舰 艇的会合
某航空母舰派其护卫舰去搜寻其跳伞的飞 行 员,护卫舰找到飞行员后,航母通知它尽快 返回与其汇合并通报了航母当前的航速与方 向,问护卫舰应怎样航行,才能与航母汇合。
Y 航母 A(0,b) θ1 θ2 O B(0,-b) 护卫舰
P(x,y)
记v2/ v1=a通常a>1 则 | BP | a | AP |
2 2 2
即:
2
x ( y b) a [ x ( y - b) ]
2 2 2 2
可化为:
X
2 2 a 1 4a b 2 b x y 2 2 2 a 1 (a 1) 2 2
令: h
2
a 1
2
a 1
2
b, r
2 2
r w
2
2ab
和焦参数 p
1 r
2 3
b
2
代入,即得
r rw
T 2 3 4 a
a
T
2
2
也就是说行星的加速度为
a 4 a T
2
1 r
2
er
由开普勒第三定律知 a 3 / T 2为常数。若记 G 那么就导出著名的 万有引力定律:
4 a
2
3
MT
2
F G
Mm r
2
2ab a 1
2
则上式可简记成 :
x ( y - h) r
汇合点 p必位于此圆上。 即可求出P点的坐标和 θ2 的值。 (护卫舰的路线方程) y (tan 1 ) x b 本模型虽简单,但分析 极清晰且易于实际应用 (航母的路线方程 )
2
y (tan 2 ) x b
应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程。
例(万有引力定律的发现 )
开普勒三大定律
十五世纪中期 ,哥白尼 提出了震惊世界的 日心说。 1.行星轨道是一 个椭圆,太 丹麦著名的实验天文学 家第谷花了二十多年时间 太阳位于此椭圆的一个焦 观察纪录下了当 点上。 时已发现的五大 行星的运动情况 。 第谷的学生和助手 开普勒对这些资料进行了九年时 2.行星在单位时间内 扫过的 间的分 析计算后面积不变。 得出著名的Kepler三定律。 3.行星运行周期的平方正比 牛顿根据开普勒三定律和牛顿第二定律,利用微积分 方法推导出牛顿第三定律即 万有引力定律。 于椭圆长半轴的三次方 , 比例系数不随行星而 改变 这其中必 定是某一 力学 (绝对常数) 规律 的反映,哼哼,我
k
代入初始条件 v(0)=0,得c=-g/k,故有 g g kt v e k k g g kt 再积分一次,得: h t 2 e c k k
2、室内温 度T1与户外温 度T2均 为常数。 3、玻璃是均匀的,热传导系数 为常数。
室 外
室 内 Ta
Tb T1
设玻璃的热传导系数 为k1,空气的 热传导系数 为k2,单位时间通过单 位面积由温度高的一侧流向温度低 的一侧的热量为θ 由热传导公式 θ=kΔT/d
T2
d
l
d
k1
T1 Ta d
要找出它。。。。
简单推导如下: 如图,有椭圆方程 :
r p 1 e cos
dA 1 2 r d
2
矢径所扫过的面 积A的微分为:
由开普勒第二定 律:
立即得出: 即:
0
dA dt
2
1 2
r w 常数
2பைடு நூலகம்
2
d dt
(r w) 2r r w r w
行星
r
太阳
2r w r w 0
(请自己据此给出严格证明)
例3 餐馆每天都要洗大量的盘子,为了方便, 某餐馆是这样清洗盘子的:先用冷水粗粗洗 不妨可以提出以下 简化假设: 一下,再放进热水池洗涤,水温不能太高, (1)水池、空气吸热不计,只考虑 否则会烫手,但也不能太低,否则洗不干净。 盘子吸热,盘子的大小、材料相同 (2)盘子初始温度与气温相同,洗 由于想节省开支,餐馆老板想了解一池热水 完后的温度与水温相同 那么热水为什么会变冷呢?假如 到底可以洗多少盘子,请你帮他建模分析一 根据上述简化假设,利用热量守 盘子有大小吗 ?是什么样的盘子? 不难看出,是水 的温度在决 (3)水池中的水量为常数,开始温 定 你想建一个较精细的模型,你当 衡定律,餐馆老板的问题就很容 洗盘子的数量 ? ……… 不妨 下这一问题。 盘子是怎样洗的。盘子是先用冷水 度为T1,最终换水时的温度为 T2
2
er
(2).数学建模的一般步骤
1.了解问题的实际背景,明确建模目的,收集掌握 必要的数据资料。 2.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过 对资料的分析计 算, 找出起主要作用的因素,经必 实体信 建模 求解 假设 验证 要的精炼、简化,提出若干符合客观实际的假设。 应用 息(数据) 3.在所作假设的基础上,利用适当的数学工具去刻 划各变量之间的关系,建立相应的数学结构 ——即 建立数学模型。 在难以得出解析解时,也
ar
d
2 2
( r cos ) i
d dt
2 2
( r sin ) j j) ( 2 r w r w )( sin